VisualDL是一个面向深度学习任务设计的可视化工具，包含了scalar、参数分布、模型结构、图像可视化等功能，项目正处于高速迭代中，新的组件会不断加入。目前大多数DNN平台均使用Python作为配置语言，VisualDL原生支持python的使用， 通过在模型的Python配置中添加几行，便可以为训练过程提供丰富的可视化支持。除了Python SDK之外...

Jenkins是一个开源软件项目，是基于Java开发的一种持续集成工具，用于监控持续重复的工作，旨在提供一个开放易用的软件平台，使软件的持续集成变成可能。通过Jenkins可以实现流水线式的软件开发，Jenkins是一个开源的软件，他改变了团队对于Continuous Integration(CI)的认识。这本书将会教你如何使用Jenkins来使你的构建，集...

Rainbond 是以企业云原生应用开发、架构、运维、共享、交付为核心的Kubernetes多云赋能平台, 向下结合Kubernetes云原生资源管理模式，对接管理各类传统基础设施，通过多维度的软件定义屏蔽了底层资源的差异，甚至包括CPU架构差异和操作系统差异，从而对上层提供以应用为中心的新一代基础设施； 向上定义了标准应用模型（RAM,OAM)，内置Ser...

Dragonfly 是一款基于 P2P 的智能镜像和文件分发工具。它旨在提高文件传输的效率和速率，最大限度地利用网络带宽，尤其是在分发大量数据时，例如应用分发、缓存分发、日志分发和镜像分发。

Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再...

一本关于排序算法的 GitBook 在线书籍 《十大经典排序算法》，使用 JavaScript & Python & Go & Java 实现。 排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排...

Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再...

Rust是由Mozilla主导开发的通用、编译型编程语言。设计准则为“安全、并发、实用”，支持函数式、并发式、过程式以及面向对象的编程风格。 Rust 语言原本是Mozilla 员工 Graydon Hoare 的私人项目，而 Mozilla 于 2009 年开始赞助这个项目，并且在2010 年首次揭露了它的存在。

Davinci面向业务人员/数据工程师/数据分析师/数据科学家，致力于提供一站式数据可视化解决方案。既可作为公有云/私有云独立使用，也可作为可视化插件集成到三方系统。用户只需在可视化UI上简单配置即可满足多种数据可视化需求，并支持高级交互/行业分析/模式探索/社交智能等可视化功能。

Berkeley DB是一个高效的嵌入式数据库和键-值数据库编程库，C语言、C++、Java、Perl、Python、Tcl以及其他很多语言都有其对应的API。Berkeley DB可以保存任意类型的键/值对，而且可以为一个键保存多个数据。